开发者如何选出最适合自己的深度学习框架？
极客时间编辑部
讲述：杜力大小：3.18M时长：02:19
随着深度学习关注度和势头上升，深度学习被越来越多的企业和组织的生产实践结合起来。这时，无论是对于深度学习相关专业的初学者，还是已经在企业和组织中从事工业场景应用和研发的开发者来说，选择一个适合自己，适合业务场景需求的深度学习框架显得尤为重要。
那么，对于不同学习阶段和不同岗位的开发者来说，什么样的深度学习框架才是适合自己的呢？
专家介绍，不同类型的用户，选择和衡量的标准会有一定差异。选择框架通常要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。
初学者应该考虑容易上手的框架。
偏研究性的开发者，一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。
偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架。
比较高阶的用户，往往需要同时掌握多个框架。
据悉，最新的开源算法可能会基于某个框架，掌握多个框架可以更快复现前沿成果。同时不同框架在不同模型上有着性能差异，掌握多个框架也可以选择在某个场景下最适合的框架。
开发者通常用深度学习框架组建网络，去解决实际企业级业务中的具体问题，比如词法分析、机器翻译等。在选择框架时通常需要关注以下一些因素：
框架是否已经官方支持了当前最好的算法，比如中文词法分析任务。
框架是否高效。同样的算法用不同框架实现，训练速度更快，意味着更少的线下资源，更快的迭代速度。
框架的接口是否容易使用。
需要注意的是，深度学习框架不能包至百病，深度学习框架能够解决的是适合使用深度学习技术的应用场景。
深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个分支，也是当下最流行的机器学习方法，虽然近几年在图像、语音、自然语言处理等应用方向，深度学习技术都取得了突破性的进展，但是我们依然不应该神话深度学习，认为深度学习无所不能。
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